面向交通监控的车辆检测方法研究

    公开(公告)号:CN118942047A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410682869.2

    申请日:2024-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向交通监控的车辆检测方法研究,涉及深度学习和目标检测技术领域。所述方法包括如下步骤:设计一种高效深度可分离卷积(EDSConv)模块,对YOLOv8n中的C2f结构进行重构,增强有效通道的特征权值,提高模型多尺度细节特征的挖掘能力;添加小目标检测头,提高模型的查全率和准确率;使用WIOU优化原网络的损失函数,提升模型边界框回归性能和收敛速度。改进方法在复杂多样的场景下能够有效提高车辆的检测精度和漏检率、减少模型参数量,满足边缘计算设备的需求,具有实际的应用价值。

    改进YOLOv8的城市车辆目标检测方法

    公开(公告)号:CN118823301A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410656997.X

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种改进YOLOv8的交通监控场景下城市车辆目标检测方法,涉及深度学习、计算机视觉和目标检测技术领域。所述方法包括如下步骤:在主干网络及颈部融入多尺度注意力机制(EMA),有助于模型更好地捕捉城市车辆细节信息。添加小目标检测层,增强对城市道路目标车辆的特征提取能力。设计一种改进的G‑C2f替代C2f,有效降低了模型的计算量和参数量,平衡了EMA所带来的计算效率和准确性。最后,使用WIOU优化损失函数,提升模型边界框回归性能和收敛速度。改进方法具备应用于实际场景城市车辆目标检测的潜在能力。

    一种车辆路径问题的优化方法及装置

    公开(公告)号:CN111784072B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202010682240.X

    申请日:2020-07-15

    Abstract: 本发明属于车辆路径问题技术领域,具体涉及一种车辆路径问题的优化方法及装置。本发明将遗传算法和差分进化思想相结合应用于解决车辆路径问题上来,且并非将两者直接相结合,而是调整了引入基于差分进化思想的进化操作的使用时机,也即在整个计算过程中,进化迭代次数与进化迭代终止次数的比值大于设定比值时,才对第一临时种群P′t+1执行基于种群中个体间差异来调整种群中个体的进化操作,以得到新的初始化种群Pt+1,并更新新的精英种群At+1。本发明在结合遗传算法和差分进化思想的优点的同时,恰当地使用局部搜索策略不仅可以使得整个算法的搜索能力得到进一步的提升,同时有效的缩短了复杂的操作而引起的求解时间的增加,使得最终得到的车辆配送路径较优。

    一种通信网络中关键链路的识别方法

    公开(公告)号:CN117640504A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202210955481.6

    申请日:2022-08-10

    Abstract: 本发明属于数据交换网络技术领域,具体涉及一种通信网络中关键链路的识别方法。包括以下步骤:1)将通信网络转换成无向图G,得到图的各个节点、各条边及其边联通度;2)对无向图G进行深度优先遍历,以确定图G中各个节点的割值;3)对于得到的割值小于等于割值阈值的节点进行遍历,以确定节点x与其相邻的各邻居节点的边是否为割边;4)对割边进行进一步筛选,以得到相应的最小代价生成树,最小代价生成树中的各边组成的链路即为要识别出的关键链路。该方法能够将识别出的边链路进行屏蔽,能够可靠地维持整个图的连通性,并且本发明的方法计算速度快,额外开销小,能够对大规模网络图的关键链路进行有效屏蔽,进而增强网络的健壮性。

    一种多目标分布式混合流水车间调度方法

    公开(公告)号:CN115933568A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211689465.3

    申请日:2022-12-27

    Abstract: 本发明涉及一种多目标分布式混合流水车间调度方法,属于混合流水车间调度技术领域。本发明以分布式混合流水车间调度的最大完工时间和最大处理时间的同时最小化为目标建立相应的目标函数,首先使用基于向量评估遗传算法和基于Pareto支配与非支配关系的适应度函数将种群分成三个模因组,然后利用PSO对每一个模因组进行全局搜索,在Pareto前沿面的多个方向上探索解,加快Pareto前沿面的上、下边缘和中心区域的收敛速度;其次,利用针对关键工厂的critical‑factory insert和critical‑factory swap多邻域搜索算子对个体进行局部搜索,增强模因组中的解的质量;再次,利用Q‑Learning变邻域搜索策略进一步增强算法对三个模因组的搜索能力,从而提高解的质量和多样性,防止算法过早收敛从而无法找到更优秀的解。

    一种软件缺陷修复方法及装置

    公开(公告)号:CN111444079B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN201910041815.7

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明涉及一种软件缺陷修复方法及装置,属于软件调试技术领域,将待修复程序表示为抽象语法树结构,将结构中的各个语句作为个体;生成测试用例集,包括正测试用例和反测试用例,将正、反测试用例在测试用例集中的比重分别作为个体通过正、反测试用例的权重,构造适应度函数,从软件程序中寻找语句作为初始个体,形成初始种群,结合适应度函数,执行进化操作,直至满足迭代终止条件。本发明通过构造适当的适应度函数,使得正、反测试用例的价值相同,保证搜索更快的趋近于最优个体,节约了计算资源,并提高了搜索效率,软件修复速度较快。

    一种基于射频信号的粮食水分快速检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113504251A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110931883.8

    申请日:2021-08-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于射频信号的粮食水分快速检测方法及系统,涉及粮食水分检测技术领域,方法包括:确定已知水分含量的粮食,采集穿过所述粮食的射频信号中的相位数据;对所述相位数据进行数据预处理,得到真实相位值;依据所述真实相位值和电磁波原理,得到所述粮食的介电常数;将粮食的介电常数和对应的水分含量输入到学习模型中进行训练,得到水分检测模型;采集穿过待测粮食的射频信号的相位数据,得到待测粮食的介电常数,将所述待测粮食的介电常数输入到所述水分检测模型中,得到待测粮食的水分含量。本发明将介质函数的获取转换为相位的获取,通过简单的仪器设备,即可准确检测出粮食水分含量,具有装置简单、成本低、检测精度高等优点。

    基于优化烟花算法的医疗物资应急调度优化方法

    公开(公告)号:CN113297785A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110460078.1

    申请日:2021-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于优化烟花算法的医疗物资应急调度优化方法,其包括如下步骤:步骤一、随机生成n个烟花形成烟花种群;步骤二、将烟花种群进行爆炸;步骤三、对新的烟花种群的各个烟花依次进行交叉、变异操作;步骤四、采用禁忌算法对变异后的烟花种群进行优化;步骤五、从优化后的烟花种群中选出n个烟花作为下一代烟花种群;步骤六、判断迭代次数是否达到最大值,若是,则输出最优烟花对应的运输路径及其对应的适应度值;否则返回步骤二,且迭代次数加1。本发明在求解突发情况下的多需求点医疗物资应急调度问题时,可以针对各需求点的需求更快速、更准确的求出最短运输时间。

    一种软件缺陷修复方法及装置

    公开(公告)号:CN111444079A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN201910041815.7

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明涉及一种软件缺陷修复方法及装置,属于软件调试技术领域,将待修复程序表示为抽象语法树结构,将结构中的各个语句作为个体;生成测试用例集,包括正测试用例和反测试用例,将正、反测试用例在测试用例集中的比重分别作为个体通过正、反测试用例的权重,构造适应度函数,从软件程序中寻找语句作为初始个体,形成初始种群,结合适应度函数,执行进化操作,直至满足迭代终止条件。本发明通过构造适当的适应度函数,使得正、反测试用例的价值相同,保证搜索更快的趋近于最优个体,节约了计算资源,并提高了搜索效率,软件修复速度较快。

    一种增强小目标特征的多尺度目标检测方法

    公开(公告)号:CN118587416A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410656996.5

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种增强小目标特征的多尺度目标检测方法,具体涉及计算机视觉、图像处理和目标检测技术领域。所述方法包括以下步骤:采用一种改进的GAM‑C2f代替YOLOv8n中的C2f;设计一种新的特征金字塔池化结构SPPFAPGC模块,增强对目标车辆全局信息检测的准确性,提高特征图的丰富度;引入160×160尺寸大小的小目标检测头,实现局部特征与全局特征的融合,提高模型对远处小目标车辆的挖掘能力。最后采用WIOU损失函数,提升模型边界框回归性能和收敛速度。改进算法能够提高模型准确度、降低漏检率,在城市车辆检测中具有更好的性能。

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